摘 ?要：通過選用2000-2014年31個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)，著重關(guān)注房地產(chǎn)價格的波動對保險消費的影響，研究發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價格上升對于保險消費的影響呈現(xiàn)倒U型，在前期保險消費會隨著房價的上升而擴張，但房地產(chǎn)價格進一步升高，將會擠出保險消費。具體而言，房價上升對于壽險市場具有更嚴(yán)重的負面影響，價格影響的拐點更早的出現(xiàn);發(fā)達地區(qū)的研究結(jié)果符合基準(zhǔn)模型的猜想，呈現(xiàn)先增后減的趨勢，在欠發(fā)達地區(qū)，由于房價較低，模型拐點尚未出現(xiàn)，近似認(rèn)為房地產(chǎn)價格與保險消費之間存在正向的線性關(guān)系。

關(guān)鍵詞：保險消費;擠出效應(yīng);財富效應(yīng);替代效應(yīng)

房地產(chǎn)作為與廣大居民關(guān)系最密切的行業(yè)之一，其價格的波動一直是影響居民消費選擇的重要因素，過去的十幾年間，房地產(chǎn)需求由居住性的剛性需求向養(yǎng)老，投資等多元化的方向發(fā)展，房地產(chǎn)的投資屬性凸顯。另一方面，隨著居民收入的增加，經(jīng)濟社會的發(fā)展，保險產(chǎn)品已經(jīng)從單純的保障性產(chǎn)品轉(zhuǎn)變?yōu)榧婢咄顿Y收益屬性的投資品，投連險，萬能險等產(chǎn)品的開發(fā)，賦予了保險產(chǎn)品更豐富的屬性與含義。

自上世紀(jì)90年代以來，房地產(chǎn)價格的波動及其影響就一直是學(xué)者研究房地產(chǎn)經(jīng)濟學(xué)的重點，早期關(guān)于房地產(chǎn)價格波動影響的研究主要集中于宏觀經(jīng)濟方面。然而，作為同樣兼?zhèn)湎M與投資屬性的保險產(chǎn)品，保險消費是否受到了房地產(chǎn)一路走高的價格的影響，保險產(chǎn)品是否充分適配了房地產(chǎn)的發(fā)展，鮮有文獻進行了單獨研究，本文的研究正是以此展開。

一、模型與數(shù)據(jù)

本文選用了2000年至2014年度的省級面板數(shù)據(jù)，通過實證分析，探究房地產(chǎn)價格波動與保險消費行為的變動，利用實證結(jié)果對兩者的傳動影響做出經(jīng)濟學(xué)解釋。數(shù)據(jù)來源主要是CNKI數(shù)據(jù)庫，部分?jǐn)?shù)據(jù)通過保險年鑒與國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫進行了修正。

本文主要關(guān)注保險消費的變化，而保費收入是衡量保險公司經(jīng)營業(yè)績的優(yōu)質(zhì)指標(biāo)，當(dāng)保險消費旺盛時，保費收入升高，兩者之間具有必然的關(guān)系，因此本文考慮選取原保費收入作為因變量。作為非比例型指標(biāo)，為了避免異方差性，本文對保費收入進行了對數(shù)處理，實際選取了Ln（Premium）作為因變量。

在自變量端，本文最關(guān)注的影響因素是房地產(chǎn)價格，為了衡量房價，我們選取商品房平均銷售價格作為模型的自變量。在衡量房價波動的指標(biāo)中，人均房產(chǎn)價值本是更好的選擇，但由于部分地區(qū)早些年份居民人均居住面積等指標(biāo)的缺失，本文考慮了更簡單易得的商品房平均銷售價格作為房地產(chǎn)價格波動的衡量指標(biāo)。同時為了保持關(guān)鍵指標(biāo)的一致性，保費收入亦未進行人均處理。參照保費收入，本文同樣對房地產(chǎn)價格進行了對數(shù)處理，實際選取了Ln（price）作為模型的自變量。

此外，考慮到房價的上漲同時具有財富效應(yīng)和擠出效應(yīng)，前期房地產(chǎn)業(yè)的繁榮很可能帶動財險等保險消費的發(fā)展，隨著后期房價的走高，則會擠出保險消費的需求空間，考慮其對保險消費行為的影響應(yīng)當(dāng)是非線性的。作為次優(yōu)選擇，本文在非線性不顯著的情況下，進行了部分線性化處理，以更精準(zhǔn)的反應(yīng)兩者的相關(guān)性。因而，引入了Ln（price）2作為另一個關(guān)鍵的自變量，以此來描述房價上漲對于保險消費的非線性影響。

二、實證結(jié)果及分析

本文的實證檢驗主要包括以下三個部分。一是豪斯曼檢驗。為了規(guī)避難以測度的部分社會因素，本文考慮選用固定效應(yīng)模型進行實證研究，因而選用豪斯曼檢驗進行檢驗，以測度模型選用的可行性。二是回歸分析與分組回歸。在檢驗過后，正式進行回歸分析，并且針對不同險種，不同地區(qū)進行回歸檢驗，以此驗證非線性影響的假設(shè)。

（1）豪斯曼檢驗。由于控制變量選擇有限，模型描述的不準(zhǔn)確，以及存在社會文化差異，行業(yè)廣告宣傳力度等難以測度的因素，本文認(rèn)為固定效應(yīng)模型回歸更適合本模型，因而進行豪斯曼檢驗，由于檢驗P值小于0.05，因此拒絕原假設(shè)H0，認(rèn)定固定效應(yīng)模型更適合本文。

（2）回歸分析。對于前文構(gòu)建的模型，固定效應(yīng)回歸完整回歸的部分結(jié)果如下。

回歸二次項為負數(shù)，可知房價上漲的影響呈現(xiàn)倒U型，對數(shù)處理并不影響原函數(shù)的性質(zhì)，房價的上漲對于保費收入的影響同樣呈現(xiàn)先增后減的趨勢，就全國省級層面而言，保費消費首先受到房地產(chǎn)帶來的正向財富效應(yīng)的帶動，保費收入不斷增加，當(dāng)房價過高時，保險消費將會被過高的房價擠出，出現(xiàn)影響的拐點，保險業(yè)發(fā)展出現(xiàn)回落。

這一實證結(jié)果與前文的猜測相吻合，隨著房地產(chǎn)行業(yè)的興起，住房作為剛性需求，吸收了居民大量的資產(chǎn)，由于財富的不斷積累升值，居民對于消費持有更樂觀的態(tài)度，更愿意購買保險服務(wù)，房價的走高亦同時推動了經(jīng)濟發(fā)展，商業(yè)保險保費收入與宏觀經(jīng)濟狀況之間的密切聯(lián)系早已被前人的文獻所證明（曹孟潔2016）。然而，過高的房價也可能給居民帶來生活負擔(dān)，促使居民不得不選擇更多的進行儲蓄，這將會減少其他消費的支出。更重要是，隨著房價的持續(xù)走高，房產(chǎn)的投資屬性凸顯，作為理性的經(jīng)濟人，民眾會更傾向于房地產(chǎn)投資，而房產(chǎn)的高價值又反向為居民提供了風(fēng)險財富保障，房地產(chǎn)成為了某種意義上的風(fēng)險自保，由此，保險的市場消費被高房價擠出了。

（3）分組回歸。進一步分組研究，本文以險種和地區(qū)作為依據(jù)，將原保費細分為壽險保費和財險保費，依照經(jīng)濟發(fā)展水平劃分為發(fā)達地區(qū)與欠地區(qū)，以此詳細考察模型在不同情況下的適用情況。再次運用前文的模型進行擬合回歸后，部分回歸結(jié)果如下表2.1所示。

險種分組回歸中，Ln（Price）和Ln（Price）2的系數(shù)方向與原保費的結(jié)果一致，兩次實證結(jié)果同樣符合上文的討論。具體而言，財險擬合中，房價對于保費收入正向影響的極值大于同時期壽險的極值房價，這意味著壽險消費更早地被過高的房價擠出了，房價上漲對于壽險消費的負面影響更大。這一結(jié)果與我們的考量基本符合，對壽險而言，房地產(chǎn)優(yōu)秀的保值性和收益性使得其在一定程度上對壽險形成了替代，以房養(yǎng)老成為可行的選擇，因而我們有理由認(rèn)為高房價對于壽險有著更顯著的負面影響，倒U型曲線的拐點出現(xiàn)的更早。

地區(qū)分組回歸中，本文以2014年GDP總量為標(biāo)準(zhǔn)，分別定義發(fā)達地區(qū)組和欠發(fā)達地區(qū)組。結(jié)果顯示，發(fā)達地區(qū)的關(guān)鍵自變量均在1%水平上顯著，且系數(shù)方向與省級回歸結(jié)果保持一致，兩者之間可以互相驗證，基準(zhǔn)模型較好的描述了發(fā)達地區(qū)的情況。

欠發(fā)達分組的情況則不盡然，整體回歸效果較差。對此，猜測是因為欠發(fā)達地區(qū)房地產(chǎn)行業(yè)相對尚處于較低水平，即房價仍處于極值的左側(cè)，因而模型拐點未出現(xiàn)，二次項出現(xiàn)了不顯著的情況?；谌缟喜聹y，本文剔除了變量Ln（Price）2，對欠發(fā)達地區(qū)的原保費進行了線性的二次回歸，部分回歸結(jié)果如表2.2所示。

在剔除了二次變量后，基準(zhǔn)模型已經(jīng)演變成了雙對數(shù)線性模型，關(guān)鍵解釋變量Ln（Price）在5%置信水平上顯著，其系數(shù)為正，房地產(chǎn)價格上升對于保險消費具有拉動作用。這一結(jié)果與我們前文的猜測相符，當(dāng)房地產(chǎn)價格在極值左側(cè)時，房地產(chǎn)價格與保費收入具有正向關(guān)系，可以近似的認(rèn)為兩者之間存在一定的線性關(guān)系。

三、結(jié)論及政策建議

本文基于財富效應(yīng)，保險需求影響因素，房地產(chǎn)價格波動的已有文獻，結(jié)合保險市場的特殊性，就房價波動對保險消費的影響進行了研究。房地產(chǎn)價格對于保險市場的影響呈現(xiàn)倒U型，前期房地產(chǎn)價格的上升會帶來保險市場的發(fā)展，當(dāng)房價過高時，保險消費受到過高房價的擠出效應(yīng)而萎縮。通過對險種的詳細劃分，本文發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)的負面影響對于壽險市場沖擊更大，房地產(chǎn)價格影響的拐點更早的出現(xiàn)，通過對不同經(jīng)濟水平地區(qū)的考察發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)發(fā)達地區(qū)已經(jīng)出現(xiàn)了過高的房地產(chǎn)價格對于保險消費的負向作用，而在欠發(fā)達地區(qū)，房地產(chǎn)價格的上升則具有積極影響，房價影響的拐點尚未出現(xiàn)。

縱觀本文的幾點發(fā)現(xiàn)，對于保險市場發(fā)展，保險公司經(jīng)營提出三點簡單的建議：

（1）完善房產(chǎn)保險，火災(zāi)保險等與房地產(chǎn)行業(yè)相關(guān)的險種體系，適應(yīng)房地產(chǎn)市場的發(fā)展，擴大財險市場;

（2）完善投資策略，提高運營效率以期提高產(chǎn)品收益率，提高保險產(chǎn)品的競爭力，發(fā)揮保險產(chǎn)品保障性強，針對性強的特點，避免被房地產(chǎn)的高投資性高收益性擠出;

（3）積極開拓欠發(fā)達地區(qū)的保險市場，加大對于落后地區(qū)的投入力度，搭乘房地產(chǎn)市場不斷擴展的便利，主動進入新市場新地區(qū)。

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作者簡介：樊政元（1995-），男，漢族，江蘇省蘇州市，碩士研究生，武漢大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，研究方向：保險公司經(jīng)營管理，單位郵編：430072。